大数据运营分析精选(九篇)

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第1篇：大数据运营分析范文

[摘 要] 大数据时代，需要更多的引擎支持，同时也创造了更多的应用。建立在分析数据集成数据的基础上，全面的运营检测信息系统不可或缺。通过对其理念、范围、应用进行探究，浅析其架构和用途。科技在不断进步，数据的集合更有无数种方式，同样面临更多的关卡，这需要全人类进行探索和启发，从问题中寻找新出路。

[关键词] 大数据；运营监测信息系统；应用

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 081

[中图分类号] TP315 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）07- 0184- 02

0 前 言

大数据时代，我们需要更多的引擎支持，同时也创造了更多的应用。建立在分析数据集成数据的基础上，全面的运营检测信息系统不可或缺。

1 应用理念

运营检测信息系统，是利用了整个服务中心的数据，同时对监测中心进行调度，在各业务信息系统的支持、辅助、决策和展示下，建立起成果。它能够及时全面地反映公司整体经济的运作情况，宏观掌控布局，推动整个单位公司的走向。它将企业管理模式由自转转向公转、由壁垒转向协同、由分散转向集中、由自发转向可控、由孤岛转向共享，从而实现纵横贯通、双向协同、权责明确、流程清晰、管理高效的“五强”体系格局，建立了更坚固的保障墙。

同时，海量的大数据历史库存，是一笔无形的宝藏。企业可以对其进行数据建模，通过分析分类，更加全面地发挥运营检测信息系统的功能，提高其预警力和分析力，为业务创新创造新途径。

2 应用范围

大数分析下的信息支撑系统的应用，是现代化技术的优秀产物，也是人类进化的骄傲作品。我们可以将它推广至各大企业公司，推进他们的变革创新，实现资源整合共享，提升其运营水平和速度，实现对规划、建设、运营、检修、营销、人力、物力和财力的全面规模化评估。

同时，大数据能够实现对预算和收支的合理调控、电力购销的把控、资产全寿命周期的预估。甚至可以将产业发展和金融领域进行流程监测性分析，构建出集全面监测、运营分析、协调控制、全景展示和指示预警于一身的综合性系统平台。而且，在当前的市场和技术掌握下，我国已经实现了部分的自主化和科技化，将推动他们步入更多的企业，进行市场性的贯通。

3 应用概述

3.1 工作台系统

工作台是对数据进行操作的系统平台，通过对大数据按照应用指标、分时段和维度进行重新构造，并在终端显示应用。工作台系统在日常中进行检测和调控，配合系统的综合管理，对企业经营进行24小时在线实时监控分析。同时，通过工作台系统，可围绕核心业务活动与资源，对10年内的业务数据进行定向分析，通过构建监测模型、采用一定的指数体系和指定的阈值，将外部运营环境状况与核心资源综合绩效进行综合，在24小时在线的业务流程动态值下，可以实现对运营过程中设定的异动警报和预警处理。

3.2 数据库

检测数据库是建立在总部以及各大分部的两级数据中心资源上的，我们需要足够的支撑区检测分析和展示。在此台面上，将运营检测中心的指标体系进行整合，实现两级数据的整合，使得工作配合更加完善。

理想状态中，数据中心应该分为两类，结构化与非结构化数据库，将整个相关数据系统内同步至数据库中心，可以再数据库完成建模分析工作，同时通过ETL工具进行指定数据的抽取和验证，将指标合理展现。

3.3 大屏展示

大屏的展示是系统的输出端口，它包括展示类和检测类，将通过灵活可调控的方式定位展示场景，多方位多角度地进行全面无缝隙检测，使得运营分析和全景展示更加和谐。

3.3.1 全景可视

全景展示下，我们可以创建概念主题库，按照数据库的构建，快速纵览企业概况，综合化地展示其经营成果，体现其协调的管理水平。并通过多维展示发展成果，总结服务成效的进步，将整个热点设计聚焦于一体，目标性地展示公司运营的业绩成绩和管理成效，形成企业完善的形象。

3.3.2 全面监测

企业有自己独立而富含特色的运营模型，运营检测中心对公司的各大版块进行了在线检测控制，实现了外部环境、综合绩效、核心资源、运营状况和关键流程的一体化，将“全天候、全方位、全流程”的核心展示出来。大数据下的分析进度，一般是对当天检测的报道，经过分析比照，报告的内容得以支持，并运用于业务推进，为企业领导的决策增加了准确有力的数据支持，实现了高层的进一步高效化、

3.4 资源管理器

管理工具是系统检测运行的重要零件和引擎支持，因为高质量的数据管理、运作合成，都需要工具的精准和合理化，这样才能提供合理有效的数据分析。随着智能网络的发展建设，基于数据中心的企业级数据资源管理工具，将进一步对其数据库进行深入和管控。从保护核心资产安全和权威性权限来说，这样的高级管家是一个整体团队运行所不可缺少的灵魂角色，并且更有利于巩固现有的成果。

4 应用关键

基于大数据分析的运营检测信息系统，关键性在于将各大业务线进行汇总。在完整而准确的数据库中，充分集成分析，通过先进的预设数据管理工具，结合业务本身的指标和指令，建立相应的数据分析模型，并进行高校的历史记录化的数据分析，从而实现智能化报告支持，解决了人力所不能完成的分析，帮助高层及时决策调整。

4.1 科学高效的业务能力

当前先进的数据库管理工具有ETL和OGG，在其全面梳理公司环节的同时，通过对其要素的相关性进行检测，提取各大要素模型化并结构化。最后，在ETL的自动抽取技术和OGG的数据同步技术下，实现最有效的企业检测业务架构管理，将各大要素整合，全面推进数据分析的应用水准和管理水平。

4.2 统筹治理与分析

数据中心是数据的储藏室，本身并没有计算能力，需要将他们进行统筹才可以创造价值。因此，有序的管理和数据治理，是需要完善和加强的步骤，只有这样，集成数据库的业务数据才能更加完整和准确。

4.3 系统集成的闭环流程

数据的汇总离不开各大来源的高度集成，这样才能实现数据的实时性、共享性、和协同性，才能不“辜负”系统的高度进化。所以，需要主动推进业务融合，保持数据唯一性和新鲜度，充分提高他的标准度和稳定性，坚持ESB等企业服务总线技术，将数据交换的枢纽更加统一，维护好集成架构，规范化企业体系，实现完整的闭环流程管理模式。

5 结 语

数据时代，科技在不断进步，数据的集合更有无数种方式，同样面临更多的关卡，这需要全人类进行探索和启发，从问题中寻找新出路。

主要参考文献

第2篇：大数据运营分析范文

关键词：云计算；电力大数据分析技术；应用

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）02-0117-01

1 云计算在大数据分析技术探究

1.1 SQL语句

云计算系统的使用中，主要应用SQL语句对电力系统中的信息资源进行存储，例如：电力供应系统中检测电力输送系统中，电流应用总量，电流输送区域的大小[1]，电力时速送管理人员为了达到电力供应的合理性分配，应用云计算进行电流输送的系统化分配，云计算系统结合计算机应用系统的相关数据，实现电力系统的资源供应与电力资源区域性分配快速处理，从而到达电力供应系统的资源供应的数据信息处理结构科学性的划分。此外，SQL语句执行电力系统的大数据信息时系统主要采用相对完善的SQL系统化程序，避免系统数据的应用信息安全，避免应用信息在使用受到外界病毒的直接入，实现了电力系统信息资源处理的安全性、系统性、科学性发展。

1.2 分层次处理技术

云计算系统的应用，采用分层次处理技术对计算机处理系统进行系统处理，实现电力系统中建立的电力信息收集、电力信息存储、电力数据应用的结构化管理，依据电力供应中大数据管理系统进行系统分支化管理，从而达到电力系统资源在电力供应各个系统之间相互联系，又相互对立，云计算强大的SQL系统可以实现电力系统的大数据同一时间内的分析计算。大大提高了电力供应系统的数据处理速率，同时也保障我国电力系统数据处理的层次化管理[2]。

1.3 数据处理检测技术

云计算在电力系统大数据处理技术中的应用，采用算机数据处理检测技术，云计算系统中计算机应用处理技术采用计算机自动化处理系统，系统内部能够依据电力系统的处理信息，形成SQL系统语句检测系统，完善计算机自动化处理空间，使电力供应系统的数据处理结构可以得到应用系统的数据应用保障，实现我国电力管理系统的进一步智能化发展。

2 从云计算的优势分析应用

2.1 处理速率快

云计算是现代计算机系统逐步开发的重要体现。云计算系统的运行以计算机内部数据处理系统为基础，同时结合虚拟数据挖掘，进行计算机系统的进一步完善，虚拟空间的综合性应用，实现了云计算在电力大数据信息处理中，云计算的系统计算处理速率快，云计算的实现避免了传统计算机大数据的整体性计算，而是采用计算机系统中SQL语句[3]，保障计算机系统运行中，将整体化大数据分割成不同层次数据，从而实现系统数据的综合性运行，大大提高了计算机系统运行的计算缩率。

2.2 兼容性强

云计算在电力供应中的应用，实现了电力系统供应中大数据处理技术的兼容性提高，云计算的计算方式主要应用分布式处理系统对大数据信息进行控制，从而可以实现多种电力处理系统的信息管理资源在整体应用中的综合性探索[4]，例如：当电力大数据分析系统中的输送电力系统的信息资源在初期存储中受到严重的损坏，无法对后期的电力系统信息处理提供完善的信息资源，云计算能够通过语句处理，实现对电力供应系统的大数据分析系统进行调节与控制，系统中也可以将电力系统中，多种电力输送系统的资源形式在同一种电力大数据处理系统中进行调节控制，完善不同的信息资源处理。由此可见，云计算在电力大数据处理系统中的应用，为提高电力系统的信息应用范围额进一步完善提供新的技术支持。

2.3 数据存储空间性大

云计算技术电力系统大数据处理中的应用，拥有数据存储空间性大的特点。电力资源作为社会发展的主要动力之一，在社会中的应用范围得到进一步提高，较大的电力资源容量为电力系统建设的进一步完善带来问题。云计算采用虚拟空间存储技术，数据计算的存储空间也主要应用虚拟空间，为电力系统的大数据处理系统的综合性应用提供了较大的存储空间，能够保障逐步扩大的电力系统中大数据处理的完整性[5]。

3 结语

云计算系统是现代计算机系统的主要分支，云计算中应用SQL系统，分层次处理系统以及数据智能化检测系统实现了系统资源的综合性应用，对云计算在电力大数据分析技术的探究，实现了电力系统的信息管理结构逐步完善，为我国电力管理系统的进一步发展提供技术支持。

参考文献

[1]彭小圣，邓迪元，程时杰，文劲宇，李朝晖，牛林.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J/OL].中国电机工程学报，2015（03）.

[2]吴凯峰，刘万涛，李彦虎，苏伊鹏，肖政，裴旭斌，虎嵩林.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].中国电力，2015，02：111-116+127.

[3]刘杨.云计算与数据容灾技术在电力系统中的应用研究[D].华北电力大学，2015.

第3篇：大数据运营分析范文

【关键词】大数据业务 数据资产管理流程 端到端业务流程

1 引言

2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大稻萦τ贸【按幽诓坑τ米向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。

本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。

2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状

运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。

如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。

如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。

2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度

（1）业务流程管理成熟度模型

业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

BPMMM的内部结构则主要用于判断组织所处的成熟度水平，并分析未来改进方向。内部结构分为成熟度级别、管理领域、关键指标和典型行为。内部结构将外部结构的每一级别细化为战略与组织文化、业务流程管理活动、客户关系管理、人力资源及组织管理、知识管理和IT管理六大管理领域，模型进一步将每一个管理领域划分为多个关键指标，用于阐述在该领域所关注的业务流程管理重点，最后将利用各关键指标的典型行为，区分出这些关键指标在不同的成熟度级别中的不同表现，从而判断这些关键指标所处的成熟度级别。

（2）数据质量管理评估维度

在数据质量管理评估维度中，针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下六个维度衡量：

1）完整性：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。

2）规范性：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。

3）一致性：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。

4）准确性：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的或者数据是超期的。

5）唯一性：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

6）关联性：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

3 大数据业务面临的困境

（1）运营商大数据业务运营管理流程成熟度分析

运营商普遍已形成可复用的业务运营管理流程，部分在大数据业务领域较为领先的运营商已经建立了独立的部门甚至子公司对大数据业务进行管理和协调，也有少数运营商建立了大数据业务开展的流程管理规范。但目前各运营商的大数据业务管理规范还较为粗放，未能全面切实地指导大数据业务的开展。并且，仍有大部分的运营商未确定大数据业务开展的组织形式。因此，根据业务流程管理成熟度模型，运营商的大数据业务管理流程目前正处于从可复用级成熟度水平向己定义级成熟度水平过渡的阶段，管理流程水平仍有很大的优化提升空间。

（2）端到端业务管理流程问题分析

运营商大数据端到端业务流程的问题主要集中在需求沟通确认、数据建模及提数环节。

在需求沟通确认环节，由于前端业务人员与后端技术人员对数据资源的理解视角及沟通方式存在差异，导致跨部门沟通效率低下，进而导致需求沟通环节冗长、反复。

在数据建模及提数环节，由于数据资产定义及分级分类规范的缺失以及数据质量管控制度的缺失，导致提取数据无法满足建模需求，需调整数据模型并补充提取数据。

除此以外，运营商当前大数据业务需求满足流程缺乏系统的有效支撑，大量工作需人工手动完成，严重影响大数据业务响应速度。

（3）资产管理流程问题分析

数据资产管理流程的问题主要集中在规范定义、采集存储及提取使用环节。

在规范定义方面，运营商普遍还未形成公司级的数据资产定义及分级分类规范，直接导致数据开放策略、数据采集存储策略、数据质量管理策略无从制定，影响数据资产长期积累及大数据业务的拓展。

在采集存储方面，绝大多数运营商仍延续传统数据采集存储策略，未依据大数据业务需求制定数据采集存储策略，导致数据采集及存储质量无法满足大数据应用需求，某些大数据需求数据甚至未能采集和存储。

在提取使用方面，运营商普遍未建立完整的数据质量管控制度。从数据质量管理评估的六大维度来看，运营商数据，尤其是传统业务对其质量要求较低的网络域数据，存在数据采集、录入、存储随意导致数据存在不完整、不准确等多重问题，无法满足大数据应用的需求。例如在位置信息方面，小区经纬度信息存在大量的经纬度填反、数据缺失现象，基站名称存在拼音、底直嗦搿⒆址等多种形式并存导致数据可用性差等情况。

4 应对策略建议

本文对运营商大数据业务运营管理流程存在的问题进行原因追溯、分析发现，上述问题产生的原因可以归结为公司级数据资产定义及分级分类标准规范缺失、数据质量管控机制缺失及系统缺乏有效支撑三类。接下来，本文将从这三个方面给出优化改进的思路：

（1）建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范

针对需求沟通过程中业务人员与技术人员之间以及不同系统管理人员之间存在沟通协调壁垒的问题，运营商应建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范，划定关键数据资产范围、对数据进行统一的分级分类并制定统一的数据操作规范。公司范围内关键数据的规范和统一，将减少业务分析人员针对数据的研究时间，帮助分析人员更有效的决策，并能够弥合业务人员和IT人员之间的分歧，提升跨专业沟通效率。

（2）搭建数据质量管理机制

针对运营商在数据质量方面的问题以及由此引发的数据建模及提数流程反复问题，各运营商应按照计划、执行、检查、行动的步骤，制定适合于本公司的循环迭代式数据质量管理机制，逐步实现数据质量的阶梯式上升。具体来讲，各运营商需要在计划阶段根据大数据业务的特征和需求制定数据质量标准，基于该标准开展数据ETL工作流程，在实施过程中持续监控和度量数据质量水平，发现问题时执行数据质量即时解决方案并将问题进行记录备案。

（3）建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系

最后，针对运营商系统支撑能力弱、支撑效率低的问题，运营商应建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系，通过对产品形成过程的可视化监督强化对大数据产品最终质量的管控，同时通过自主化、模块化的管理模式提升大数据业务的快速响应能力。

1）可视化：业务建模所需的数据从需求端到数据源的数据流及数据血缘关系直观可见。

2）自主化：在清晰定义的数据关系的基础上，实现数据的自动调度及更新。

3）模块化：专业化模块分工提升工作效率，同时在各模块之间设置沟通协调人员，确保模块之间信息沟通及时顺畅。

5 反思与结论

随着大数据行业竞争程度的逐渐升级，大数据业务成功开展的决定性因素已经慢慢由数据资源优势转向了应用及运营能力优势上。运营商拥有体量巨大、维度丰富的数据金矿，但如何开采这座金矿、将金矿变成抓得住的价值是所有电信运营商值得深思的问题。本文从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，分析了运营商开展大数据业务所面临的困难，并提出优化提升的管理建议。

参考文献：

[1] 曹鲁. 大数据业务在电信运营中的应用分析[J]. 中国新通信， 2016（16）： 115-116.

[2] 孙丽弘，赵韩子. 关于移动数据业务精益运营体系建设的研究[J]. 现代电信科技， 2016（1）： 29-32.

[3] 金天骄. 运营商大数据业务规划思路研究[J]. 互联网天地， 2015（2）： 58-62.

[4] 邵珠峰. 移动数据业务运营支撑系统（MDSOSS）解决方案[J]. 信息系统工程， 2013（7）： 38.

[5] 刘洁，王哲. 基于大数据的电信运营商业务精确运营平台的构建[J]. 电信科学， 2013（3）： 22-26.

[6] 郭培勇. 数据业务深度运营平台的分析与设计[D]. 北京： 北京邮电大学， 2011.

[7] 连洁. 基于XPORT的多路数据转发单元的设计[J]. 无线电工程， 2014，44（8）： 41-44.

[8] 郭小宁. 数据业务深度运营管理平台的建设[D]. 长春： 吉林大学， 2008.

第4篇：大数据运营分析范文

中国工程院院士 李国杰

大数据已经成为业界的一个新的研究热点，大数据的价值需要通过云计算平台才能被充分发掘和体现。

中国移动苏州研发中心大数据产品部总经理 钱岭

随着数据量的持续增长和分析工具的日益完善，大数据正扮演着重要的角色，逐渐走进社会经济生活的方方面面，科学研究、市场营销、客户服务、可持续发展、交通、医疗、教育等领域都有其用武之地。无论是从全球范围来看还是在国内市场，虽然大数据的建设与应用取得了很大进展，但在电信运营领域，大数据的研究和应用等相关工作还都处于起步阶段。

中国工程院院士李国杰表示：“现阶段，对大数据技术最重要的应该就是落地，大数据的应用不是做一点小型的就可以，而是应该在目前无法做到的方面开发更多跨界创新的应用。”

先天优势待更多施展

相比互联网企业对于大数据平台的建设起步早、发展快的节奏，电信运营商坐拥社会化的信息传输管道，是数据的共享和交换的天然平台和中心，拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据。中国移动苏州研发中心大数据产品部总经理钱岭表示，由于各种因素的制约，这些先天优势并没有得到充分地利用，面对激烈的市场竞争，充分调动所持有的数据资源支撑电信运营商发展的主要任务。

网络优化、精准营销、业务创新等，这些都是大数据在电信领域应用的主要方面。但是，钱岭提到，虽然我们已经认清了大数据的可用之处，但是数据资源跟这些方向的功能到底是什么样的关系并没有完全梳理清楚。

当前，运营商多数利用的数据资源对象主要是其BSS、OSS、ERP等业务与运营支撑平台中的数据，从全球范围内运营商的主要应用来看，结合DPI技术、BSS、OSS域数据整合等洞析大数据提升运营和服务能力已经成为可能的方向。

而事实上，最大的数据资源存在于管道中。例如在LTE网络中的信令数据等，利用这些信令数据用以实现网优及获取位置信息，可以深层次支撑网络优化、精确故障定位。另外，还有一些管道中的数据资源的应用价值还比较低，包括用户行为数据、用户使用习惯包括社交网络行为轨迹、偏好等方面的特征，对于这些数据进行有序列化地刻画属性和未来行为趋势预测分析将带给运营商更多对于大数据的应用模式。

IDC电信行业分析师在接受《通信产业报》（网）记者采访时提到，大数据的挖掘深化了信息技术的应用，催生新的运营模式、应用和新的业态出现，运营商目前对于大数据的应用提升了管理和决策的智能化水平。但是，要真正利用自身海量的数据资源优势，探索基于大数据的新产品与应用，将数据分析运用到实际运营中，才能进一步提升业务模式、利润及用户体验。

对内：IT变革支撑新形态

在国内，经历了前几年的“泡沫”炒作，三大运营商的各级公司已经将大数据作为其在移动互联网时代企业转型的战略性工作，并开始试点了大数据系统的建设与应用，以充分挖掘数据资产价值，创造新的利润点。

但是对于传统的IT系统，普遍存在数据资产的存储和应用的分散，对于数据资源的协同调度能力有限，数据关联性、共享性不足，这些都是影响大数据分析效率的因素。因此，专家指出，要真正进入大数据驱动的运营形态，实现大数据管理，需要进行运营商IT系统的变革。例如，在业务支撑系统方面，由偏重于后台计费服务，转变为关注前台客户服务，同时需要适度集中化，提高数据集规模。在网管系统方面，需要打破传统以专业划分的独立网管建设体系，建立能够支撑端到端业务、实现全视景管理的综合平台，便于数据关联。此外为了加强数据的多样性，实现数据管理还需要增强数据的深度解析与收集能力，以提高对用户、业务和网络的感知能力。这些都可以为网络优化、精准营销、业务创新等提供更好的支撑，获得更高效率。

对外：挖掘新应用

在当前阶段，电信运营商普遍以内部大数据应用为主。来自江苏邮电设计院的云系统研究专家对记者表示，面对激烈的市场竞争，通过构建开放的数据平台，来拓展对外的新应用是提升运营商核心竞争力的重要手段，这也正是现在运营商还没有做起来的。根据Informa Telecoms Media的调查显示，据统计全球只有不到30%的运营商在开展大数据对内应用的同时开展了对外应用。

对外，运营商积累的海量数据可利用的方向有很多。例如在商业数据的提供方面，目前已经有运营商开展向移动互联网广告商提供RTB数据应用、为服务行业提供用户聚类分析数据等模式，对此钱岭提到，现在应用比较多的是面向银行金融领域征信服务，用用户的行为数据、位置数据、消费数据等内容，建立个人信用档案，根据信息综合分析，来附加一些增值服务。此外，包括数据销售、在线数据访问，建立开放平台和数据分析工具出租，运营实时竞价广告平台等都是未来很好的商业模式。

而在公共服务方面，实时交通信息、公共安全管理、城市规划管理、应急响应平台建设等方面都可以应用运营商所具备的位置信息等数据服务。这些都将成为运营商新的盈利增长点。

协同：依托云计算

在宽带建设和4G兴起的当口，云计算从概念落地到应用，正为电信运营商带来崭新的运营思路，也为大数据的创新应用提供原动力。钱岭表示，大数据已经成为业界的一个新的研究热点，大数据的价值需要通过云计算平台才能被充分发掘和体现。“云计算是一个基础，大数据运用才是核心。”浪潮集团执行总裁兼CTO王柏华也透露同样的观点。

第5篇：大数据运营分析范文

关键词：大数据云计算

美国将大数据比成“新型石油”，石油会枯竭，但数据中蕴含的大量资源却越来越丰富。大数据绝非就是数据大的概念，而是数据的快速增长带来的质的变化，日渐改变人们的生产、生活和思维方式。

如今的商业世界，已经变成了漂浮在数据海洋上的巨轮。在这样一个“大数据”时代，各行各业迎来新的机遇与挑战。通信行业是以数据分析为基础的行业，面临着前所未有的战略机遇。

一、大数据的特征

大数据已不再是随机样本的精确性选取，而是全体数据的混杂性分析。大量、快速和多样性的数据对传统数据处理方法和工具提出了新的挑战。

（一）数量大

大数据的数据量非常庞大，这主要体现在数据存储量和计算量上。为了对全量数据进行整体展现，用PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）来衡量的大数据进行存储和计算，与我们几个GB或几个TB为单位来存储的数据已经不能同日而语了。

（二）速度快

一方面，是指数据的更新和增长的速度空前高涨；另一方面，随着信息化的进一步发展，数据存储、传输等处理速度也达到前所未有的程度。

（三）多样性

一是表现在数据结构的多样性。网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。二是表现在数据来源和用途上。如交通智能化分析平台数据源来自路网摄像头/传感器、地面公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化危运输、停车、租车等运输行业，还有问卷调查和GIS数据。三是数据信息存储、处理的多样化。原始数据层面，多样性是不因意志转移的事实，数据产生的密度不同，处理代价不同，必须准备好多种采集和存储手段，保留这种多样性。

二、大数据的作用与意义

大数据产业被普遍认为是继大型计算机、个人计算机、互联网、云计算之后的IT第五次产业革命，在未来几十年内将成长为一个战略支柱产业。随着更多有价值的数据从海量数据中被发掘出来，将会产生许多新的商业形态、新的业务模式和新的服务模式。到2015年，预计大数据将为全球带来440万个IT岗位，为中国带来1万个技术职位。比如，对金融业来说，通过对客户信息的整合开掘，可发展高端的金融服务业，便于银行的风险监控，也可实现对不同群体客户的个性化服务。

（一）强化国家安全，提高公共决策的预见性和响应性

在“数据为王”的时代，谁拥有数据，谁能用好数据，谁就将占得先机，取得优势。在移动互联网、社交网络和电子商务与行业应用飞速发展的今天，数据激增，其中包含着巨大的财富。美国等西方发达国家已经将大数据的研究与应用上升为国家意志和国家战略。如今，美国网络监控上至卫星，下至海底光缆、地下光缆，从固定电话到网络通信，内容已非常全面。

单就棱镜计划而言，其每天可从威瑞森公司搜集数百万用户的通话记录，以及海量的互联网数据。其中，“棱镜”每天监控的法国数据达200万个，监控的德国电话通话达上千万个，网络通信记录达1000万个，窃听频率高达5亿次。棱镜事件对全球影响深远。一方面，美国无界限的监控行为受到涉事各国的强烈谴责；另一方面，其布局完善的监控体系，也为各国自身的网络安全体系提供了一些借鉴作用。

从美国系列监控具体内容可见，掌握大数据优势既是建设新型网络战模式、保障国家安全的重要基础，也是夺取世界控制权、话语权的重要前提。

（二）应用大数据的企业呈现出明显竞争优势

目前大数据处理已在金融、物流、医疗、电力、零售业以及公共服务等领域得到了广泛的应用。例如，沃尔玛的研究员通过对消费者的行为数据进行分析，得到了“男性顾客会在购买尿布的同时，购买啤酒来犒赏自己”的顾客消费偏好信息。最终，沃尔玛的“啤酒+尿布”捆绑式销售取得了两种商品的销售双赢。

有过“淘宝网”购物体验的人都知道，只要你在“淘宝网”浏览或购买过相关物品，“淘宝网”就会有相关记录并及时将优惠信息发送到顾客手机以激发其购买欲望。一些淘宝商家开通新浪微博，这不仅仅为了推销产品，也有利于拓展客户数据信息。将每位客户的即时海量信息进行存储、处理、应用，就是新兴大数据产业的一部分。

“大数据”正在对贸易、经济和其他领域造成影响，越来越多的决策基于数据解析做出，而不是像以前更多地凭借经验和直觉。数据成为越来越有用的资源，美国有以获取、聚合和加工数据赢利的公司。中国处于全球化进程中，在开发利用“大数据”的市场上，存在着巨大的发展前景。例如在临床医学方面的应用，中国拥有56个民族、1.5亿的人口，拥有世界上最多的临床信息量。如果对这些临床信息进行收集和处理，不但能大大提高临床的水平，更能为预防医学提供可靠的依据。

（三）对人们的生活产生深刻影响

信息技术的高速发展让人自觉不自觉就会处于各种网络之中，同时很难逃脱一些合法或非法的“偷窥”者通过“窃取”你的行为信息，除非你拒绝手机、拒绝网络、拒绝信用卡、拒绝在公众场合露面，这就是大数据时代的特点。如根据你上传的照片和日志，就与位置、工作、爱好、行程等信息有了很强的关联性，根据这些行为信息，商家为你制订适合你的服务，政府根据你的行为信息将你贴上某种标签，甚至有些不怀好意者根据这些信息对你或你的亲人进行有意的伤害……

三、大数据对通信业的影响

随着互联网和移动互联网的发展，传统话音业务日益萎缩，对网络的带宽需求进一步增强，接入网和骨干网进一步提速。运营商的网络每天正在产生巨大的信息量，以内蒙电信举例，整个呼和浩特市每小时有100万次移动电话呼叫，每天数据访问量有10TB-40TB的，每天互联网点击量数以亿计。这些数据均产生在运营商的管道里，电信运营商的管道里包含的这些巨大的信息量，从大数据角度来看这就是一座数据金矿。

作为网络的经营者，运营商掌握着用户最为全面的信息。如果对这些数据进行深度利用，将给运营商带来显著的价值。电信和互联网是大数据最有作为的两个细分市场。通信行业在大数据产业的理论和实践方面都走在前面，理应抓住机遇，持续推进大数据技术创新、业务模式创新和服务模式的创新，更好地实现大数据技术、应用和市场的整合，促进产业链上下游企业间的协同与合作，推动互联网产业和软件与信息服务业的大发展。

（一）提高运营商的客户洞察

什么是洞察能力？西班牙品牌ZARA每一件销售出去的商品都有自己的销售身份证（包括售价、部门、时段、客户），透过全球资讯网络，对每天卖出的110万件衣服的这些数据进行自动化程序分析，分析出顾客的行为模式和消费喜好，作为未来产品生产的决策依据，让ZARA最短3天就可以推出一款新品，一年可以推出1.2万款新品，正是大数据分析所带来的“洞察能力”让ZARA引领了快速时尚风潮。

通信运营商通过使用大数据分析，整合各种数据，从不同的角度对客户形象进行刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合，提升客户价值。全面了解客户信息，通过各种分析技术，可以有针对性地进行个性化业务推荐。在市场营销、客户服务等环节有效应用客户数据，通过对用户的喜好、习惯等数据的分析，判断客户对产品和服务的感知，并进行有针对性的改进和完善。

（二）改变运营商的业务构架

大数据产生以前，通信企业进行数据分析的数据基本来源于BSS系统和CRM系统。BSS系统关注的更多是营销类数据，相比BSS系统来说，运营商网络侧产生的数据蕴含了更大的价值。运营商要做大数据，必须将BSS和OSS侧数据进行整合，形成全网数据。然而，要实现BSS域和OSS域的数据融合，运营商却遇到了挑战。电信运营商不会轻易改变IT基础设施架构，但运营商会由以往以“业务”为导向，向以“数据”为导向转变。

传统的运营商分析基本采用BSS数据进行，往往忽略或很少采用OSS数据。其实运营商网络侧数据OSS很关键，例如运营商的用户离网率居高不下，采用网络BSS数据来评估，评估结果却很乐观，用户满意度高，交费及时，几乎无投诉率，评估结果与现实情况大相径庭。通过对Oss侧的信令数据进行综合评估。信令数据显示发现很多用户经常打不通电话，或者频繁发生掉线，下载内容速度慢、耗时长，用户感知非常差，这也是导致大批用户离网的主要原因。例如，BSS系统要分析微信、米聊、QQ等业务对传统电信业务影响究竟有多大，并制定了正确的市场决策，因BSS系统关注的更多是营销类数据，必须结合网络数据OSS。

（三）改变运营商的盈利格局

运营商的管道蕴含了丰富的信息，主要是移动用户的位置信息、信令信息以及网管和日志三类信息。这些数据是正是有待运营商挖掘的大数据“金矿”。运营商利用用户的位置信息，对某个时段和某个地点的用户流量和其关键影响因素进行分析，洞察结果可为零售商在新店设计和选址、商品促销方式等提供决策支撑，从而帮助零售商更好地洞察客户需求，提升营销业绩。通过对用户位置信息和指令信息的历史数据和当前信息分析建模可以服务于公共服务业，指挥交通、应对突发事件和重大活动。

电信运营商针对行业信息化服务提供手机终端、通信管道、行业应用软件和系统集成等一揽子解决方案，用户的价值体现得网络化、自动化水平较低。而随着社会的进步、经济的发展，用户及用户对于信息的智能化的要求逐步强烈，运营商需要将大数据技术整合到行业信息化方案中，帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策，提升客户信息化服务的价值。

电信运营商在这些大量数据信息的基础上，进一步搭建大数据分析平台，对数据进行分析，可以为相关企业提供分析报告。这将是运营商新的盈利点，也将是运营商未来发展的蓝海。

参考文献：

[1][英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶著.盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

第6篇：大数据运营分析范文

回顾大数据产业的破局地，智慧城市当为其一。大数据已经成为城市规划革新的一项重要趋势。“城市规划，人是核心。”智慧足迹公司首席营销官赵华在接受《通信产业报》（网）记者采访时表示，“要实现以人为本的城市规划，大数据正在成为不可或缺的工具之一。”

挖掘城市规划的“钻石矿”

面对城市化发展所面临的规模大、速度快、人口密度高等难题，传统的城市规划方式，已经很难匹配城市化与信息化发展所带来的无限可能。

在国家提出推动信息技术在空间规划决策的应用，实现多规融合等需要，实现大数据应用的有效路径，关键就在于挖掘以人为本的大数据信息。

大数据被称为“21世纪的‘钻石矿’”，城市规划的“钻石矿”在哪里？答案是运营商。对城市规划所需的对于城市人口的洞察，对于人的位置、偏好、属性、分布、流动趋势等关键问题的分析，运营商数据具有不可替代的优势。

无论是移动互联网，还是每一个人，都在不可避免地通过运营商的网络来获取信息。运营商所具备的用户数据庞大，网络连续性强，因此能够提供的是中立的、全面的、全生命周期的数据源。这样优质的数据源是为城市规划过程提供人本化、科学化支撑的重要前提，才能够对观察城市的发展和变化过程提供透明、可控、可视化的分析工具，为解决城市问题带来新的思维。

为场景提供最适合的数据

数据源、数据处理与数据应用，是大数据实现产业化的三个重要阶段。拥有最优质的数据源，运营商在具备了实现数据价值化的基础之后，如果能够将最合适的数据分析结果输出给需要的人，就形成运营商的大数据服务。

正是出于这样的考虑，中国联通与国际电信运营商专门合作成立了专业的大数据公司――智慧足迹，定位在基于运营商的信令数据来服务于城市规划、交通、商企、金融以及更多行业，并通过智慧足迹产品实现了数据产品化的突破。

据了解，智慧足迹坚持“开垦、开放、开源”的三开战略，对行业应用深度挖掘，提升数据产品平台化程度，拓展数据源维度提升数据质量。基于脱敏的运营商信令等数据，经过高度自动化和深度降噪处理，将运营商数据加工成时空标签。

利用匿名、聚合、外推的网络数据，智慧足迹为产品通过数据集、分析报告、可视化平台、群组化接口等形式，让城市规划中人的数据实时化和在线化，为规划提供新的决策手段和应用手段的支持。

此外，智慧足迹背靠中国联通的信息化平台部署，针对不同场景实施本地化部署及服务，在有效保障数据的合规性和安全性方面的同时，完美匹配城市规划等公共服务以及金融行业的需求。

第7篇：大数据运营分析范文

一、大数据在企业管理中的应用分析

（一）对产品进行创新，迎合并满足消费者的需求

在这种大数据时代的发展形势下，企业可实现对客户在产品需求上的信息内容的确切把握。其主要方式是通过当前发达的社交媒体平台来知悉了解客户在对产品使用之后所反馈到平台上的评价和感受，这种方式在真实性和便捷性方面更优越于传统问卷调查的形式。当企业通过平台获得这些消息反馈之后可立即对存在的问题进行改善和解决。另外，随着大数据时代在企业中的应用，企业中领导决策的作用和强度开始受到这种信息化时代的弱化，逐渐让传统的企业管理中决策者的绝对权利开始出现分化，而转变为公众作为决策主体，通过社会媒体平台获取公众意见，并形成大数据分析，从而使得企业的管理决策权更加公平和科学准确。而且在大数据时代下，企业能够第一时间对客户群体的数据和信息进行知悉，对客户的基因信息等进行快捷的接收了解，为企业提供针对客户的个性化建议，从而形成企业与客户之间密切的关联性，让客户买到满意产品的同时，也促进了企业经济效益的不断创收。

（二）对企业内部数据的挖掘并把握行业数据信息

企业信息化的发展应用实现了对扩大数据的有效利用。通过企业信息化系统的建立，让各类数据准确而可靠，同时能在最短时间内获得有效的信息数据资料。所以在大数据时代的应用下，企业可通过这种信息化的建立来对企业中的各类数据进行分析和共享，不断对企业的产品和服务进行跟踪关注，从而提升企业在产品和服务上的竞争水平，提高企业的整体发展水平。另外，企业可以通过大数据对客户的需求进行及时的知悉，而且即使在客户使用产品中还没有切实体现到产品价值的同时就能通过大数据来对其潜在的应用进行预测，从而实现对企业产品销售的市场动态的跟踪和应用，让企业产品能够更加具有市场竞争优势地在市场中立足。企业还能利用大数据来对同行业的产品价格进行曲线变化的分析和监测，从而优化自己产品的价格优势。

二、大数据时代给企业带来的风险和挑战

（一）对数据的实时分析

在经济全球化的发展趋势下，企业都在市场经济的发展中取得快速发展的机会，但在这个过程中，同时由于大数据时代的印象，要求以快速高效的方式来对数据进行实时有效的分析，从而实现对企业整体运营效益的把握，并随时根据市场的变化发展来调整企业运营管理的模式。企业的数据无限量在快速增长，这些数据的不断变化有待企业进行更加深入、全面地分析与挖掘。

（二）海量数据的安全保障

企业利用大数据的支持，实现了对企业大量运营发展的公司内部信息以及客户信息的信息化管理，这就需要在大数据的不断发展中，确保企业这些信息能够保证个人隐私、恢复、商业秘密和数据备份等的安全问题，这是当前大数据时代对企业的一种挑战和风险问题。

（三）数据驱动的决策制定

在大数据时代的影响下，其在很大程度上决定着企业决策的把握，通过对数据进行分析、决策，减少了过去通过传统的经验和领导主观上的直觉的决策风险，使得企业决策更加科学合理。很多企业在自身的运营发展过程中，对内部运营的结构和形势主要停留在大框架的信息汇总的掌握，并没有从整体上纵观整个行业与自身企业之间的深层次分析。如果有心的企业领导能够利用大数据来更加科学、全面、客观地对企业的整体运营进行分析和决策，那么就能从很大程度上来对企业运营风险进行有效的把控和降低。但当前通过大数据来对企业进行相关决策还存在一定的难度，因此，如何利用大数据来进行决策是企业面临的重大难题。

（四）整合多种类型的数据

在大数据时代，企业所收集的数据一方面包括了传统渠道所具有的基本结构框架信息；另一方面还包括信息化的社交媒体、电商业务以及互联网应用下的各种非固定结构的数据内容。在当前大部分企业的大数据应用下，企业的数据处理办法还仅仅用于结构化的数据处理，但随着数据化的时代来临，却不能对一些非结构化的数据进行处理。大量的半结构化数据、非结构化数据的处理对企业来说仍是巨大的挑战。

三、大数据时代的企业管理模式的创新策略

（一）企业首席数据官的培养

在大数据时代，信息时代最具核心利用价值的是数据技术人员。而且这个时代要求技术人员具备多种综合信息化数据处理的能力，包括具有市场营销知识、信息技术知识、运营管理知识等综合素质。在这种技术需求下，就产生了首席数据官，并将其岗位定在IT部门，并随着大数据时代的不断发展，这个技术岗位也开始被社会和企业接受。通过发挥这个部门职位的作用，来推进企业与社会的对话，实现对信息系统化的建立和挖掘。首席数据官主要是把企业的运营数据作为核心资产进行负责管理，根据来自网络流量、传感器、社会网络评论等多方面的数据来为公司的产品发展和企业决策做出分析和参考，并从数据的角度分析企业所面临的挑战从而帮助管理者。另外，随着未来信息化建设的不断构建和推广应用，企业要重视丢首席数据官的培养，并从多方渠道吸纳技术人才，为企业未来的发展奠定坚实的数据管理者。

（二）加强基于大数据时代的企业运营与决策管理工作

大数据时代，企业除了具备传统的数据平台之外，还需要建立信息化的非结构数据平台，包括社交媒体、文本、微博、影像等所建立起来的数据平台，从而更加全面地对企业运营和发展决策做出更加客观而科学的探索和挖掘，尤其是在企业产品营销、产品价值应用评价、声誉度分析等方面的数据化构建。企业应通过监控、数据监测来对产品与服务做好跟踪和分析，以此来引导企业不断创新改革和适应市场的发展需求。企业可融合不同类型数据，互相配合进行分析，改变传统企业管理模式的不足，将企业业务拓展出更加创新新颖的阶段。企业应善于通过大数据时代的应用便捷来做好对公司非结构化的数据分析以及关系实体的识别，通过这些内容不断提高企业在产品服务上的质量反馈和评价、品牌打造以及行业市场发展趋势等。另外，可把在社交网络、交互数据以及互联网媒体上的客户数据集中汇总起来，并结合传统数据，给客户提供更加全面的观点和评价，对客户的需求有着更加立体的了解，从而实现企业更加现代化的数据管理。

（三）建立生态化的企业网络系统

企业可以把生态产业链进行资源化、产业化、创新化的转变，并对企业生产运营中的供应商、客户和合作商进行重新整合，同时对企业内部的员工与领导层的关系也在管理模式上进行重新构建，然后协同创新价值链，将产品通过创新革新，提供更加新型的产品和服务，用大数据的功能革新企业管理模式，对整个企业运营管理模式进行了更加深度和现代化的改革创新。这种改革创新是在大数据时代不断在市场经济中的活跃应用所推动形成的一种必然发展趋势，要求企业必须为了适应社会发展所呈现出的信息化格局，来将目光从产品本身开始过渡转变到产品服务上，并上升到产品所创造的价值和企业发展在整个行业中的竞争力水平的层面，不断发展与产业链合作和其他元素。构建这种新型的管理模式必须善于对社交媒体和互联网进行综合有效的利用，才能适应大数据时代所发挥的作用，并对竞争协同进化的企业集团进行有限公司生产的研究，不断形成一种企业网络生态系统的可持续发展状态。

（四）树立以社会公众为决策主体的发展观

传统管理模式中，企业的整体运营把控主要是在中高层管理者的手中，他们决定着公司运营发展的一切事物的方向和发展目标。但大数据时代的来临，让社交网络和社会化媒体逐渐取代了这种传统管理者决策权的绝对性，让决策更加科学而正确。因此企业应逐步建立通过社会公众作为企业决策主体的观念，并不断将企业领导高层的视野拓展到广泛的社会公众，通过社交网络、移动互联网等平台的收集社会公众的建议和意见。

第8篇：大数据运营分析范文

【关键词】 大数据背景 运营商 移动互联网 发展对策

大数据作为运营商开展业务工作的优势资源，能够为其沉淀较多的信息数据，运营商在利用数据的过程中，需要建立创新理念，落实好战略转型工作，从而不断提升工作效率。本文正是基于这一视角，以大数据为切入点，并分析了该环境下运营商移动互联网的发展对策。

一、大数据对发展移动互联网业务的作用

1、提升业务创新能力。运营商的竞争内容不仅是用户数量，而且还包括数据库的竞争。运营商需要获取关键节点的资源，使数据质量不断提高，从而完善运营商的产业链。企业在进行大数据的分析工作中，能够充分熟悉产品特质，按照产品的指导工作进行研发。当业务投入市场后，设计人员可以对其进行追踪研究工作，通^结合用户的订购习惯，能够及时发现企业经营过程中存在的问题，不断优化业务项目，使其更加实用，从而满足客户的多元化需求。

2、提高营销推广效率。技术人员在分析大数据的过程中，能够对潜在客户进行筛选，为其选择科学合理的产品，同时制定方案的营销阶段，在为客户展示运用方式的过程中，能够对客户群体进行分类，使营销工作更加精准，提升企业管理用户资源的科学性，不断提升企业的销售效率。另外，运营商采用大数据的目的是提高其决策能力，因此技术部门需要不断提升网络的利用率。

3、探索新型盈利模式。在大数据环境下，企业需要创新盈利模式，盈利模式包含：前向收费模式与后向收费模式。为了提高经济效益，企业需要使两项模式协调发展，对于前向收费模式而言，管理部门需要不断开发智能功能，通过对用户提供更具针对性的服务，能够使产品不断升值，使企业获取较佳的收费能力。在后向收费模式中，企业需要综合分析多项内容，包括：支撑服务体系、智能化的销售模式、广告效应。由于运营商在扩展项目路的过程中，需要借助大数据分析客户对产品的需求能力，从而能够及时投入相应地销售服务体系中。为了不断优化产品，运营商需要对数据进行全面分析，从而不断提高市场竞争力。

二、运营商移动互联网发展对策

1、控制数据流入口。运营商通过将大数据视为机遇，能够在后期的运营过程中，提高提取数据信息的效率，促进结构化数据链的完善，实现运营商的可持续发展。运营商在采用大数据的过程中，需要重视以下几个方面的工作：为了解流量的传输通道，技术部门需要对终端侧进行设置，从而有效掌控用户数据流向。在终端控制工作中，由于终端控制能够对数据进行集聚，能够保证运营商工作的有序进行；技术部门通过控制入口型应用，能够充分了解客户的使用频次，当客户在访问网页的过程中，会产生相应的数据信息，运营商通过运用数据资源，与其他营销资源进行合作，从而实行相应的流量减免工作，不断研发更智能化的产品。由于大数据的非结构性特征较为明显，在获取过程中，需要较高的经济成本，为了节省运营商的经济费用，技术部门需要完善相应的业务，保障数据信息能够有效积累，同时运营商需要加强与其他企业进行合作，保障数据资源能够实现合理共享，在此基础上对跨业务资源进行优化。

2、搭建数据沉淀平台。为了获取足够量的数据，运营商需要尽快建立数据沉淀平台，通过对通讯录、业务通行证进行综合分析，能够使运营商的数据网络更科学。技术部门必须落实好以下工作：建立业务通行证、搭建电子商务平台、建立符合通讯录需求的网络。在构建业务通行证的过程中，技术部门需要将各类云服务进行优化接入，使用户能够获取更多的数据内容，满足用户的个性化需求；技术部门需要结合通讯录建立相应的网络，该网络能够综合分析客户的消费特点，更加全面了解客户的使用状态与地理位置，由于社交平台与通讯录具有密切联系，客户在使用社交平台的过程中，能够满足其心理需求，加强社交关系的建立，从而不断延伸通讯功能。技术部门需要验证客户的真实身份，从而提供相应的业务。提取信息平台能够满足客户搜寻信息数据，包含：网页查找、查询号码等，企业在满足客户搜索需求的过程中，能够有效了解具有重要价值的数据信息；技术部门在建立电子商务体系的过程中，能够及时获取产品信息、销售数据、服务数据资源等内容，通过对该体系进行调查分析，能够提供给客户足够的数据信息，从而有效满足用户的支付需求；运营商需要不断完善媒体型业务项目，在信息化时代背景下，媒体已经成为覆盖声音、视频、音乐等信息的载体，能够增强客户的使用率，在满足图像数据丰富性的过程中，能够收集客户的使用习惯信息，例如：评论类型、推荐网页、收藏类型、观看视频类型、网页浏览等数据。

结语：综上所述，数据对当前运营商开展移动互联网业务具有重要意义，属于运营商最重要的资源之一，能够提高运营商的服务质量，完善其产业链。因此，运营商需要不断提高数据流入口效率，从而提高运营商的经济收益。

参 考 文 献

第9篇：大数据运营分析范文

在大数据背景下，爆炸式增长的数据成为了电商重要的浆洗，对于提升核心竞争力、推动生产创新具有重大价值。以淘宝为例，每天有近5亿条产品讯息，电商对数据进行采集、分析、挖掘，将各类数据进行有效整合，可为企业决策提供支持。数据的价值是其所有可能用途的总和。以数据价值为核心，将不断涌现新的盈利模式，电商只要把握机遇、放宽视野，才能找到新的利润增长点。

二、电子商务的大数据时代

（一）数据服务的变革大数据背景下，把消费者分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费行为等数据量的增加为电商提供了精准把握用户群体和个体消费行为模式的基础。电商通过大数据应用，可以探索个性化、精准化和智能化广告推送和推广服务，创立比现有推广形式更好的全新商业模式。另外，电商也可以通过运用大数据，寻找更多更好地增加用户粘性、开发新产品和新服务、降低运营成本的途径和方法。

（二）数据化运营电商运营更多地转变为数据驱动的运营，在企业内部所有环节都利用数据进行分析、评价、利用数据视图进行管理。以阿里为例，其对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息。同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。目前，淘宝已形成的数据平台产品，包括量子恒道、数据魔方等，功能包括店铺运营分析、商品分析、营销效果分析、买家行为分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。

（三）数据资产化大数据背景下，“数据即资产”成为最核心的产业趋势。未来企业的竞争，将是规模和活性的竞争，数据的经济效益和作用将日渐引起企业重视，因而催生出许多关于数据的业务。“数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，他让互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“金融”价值。数据的功能不再只是体现于“使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“价值”。目前，作为数据资产先行者的IT企业，如苹果、IBM、谷歌等，都在用各种方式，挖掘各种形态的设备及软件功能，收集各种类型的数据，发挥大数据的商业价值，将传统意义上的IT企业，打造成为“终端+应用+平台+数据”四位一体的泛互联网化企业，以期在大数据时代分得一杯美羹。

三、大数据时代的电子商务服务模式分析

（一）个性化导购服务在互联网普及的时代，为解决消费者信息超载的问题，引导消费者更便捷地购买商品，导购系统便成为众多电子商务企业提供的一种服务模式。所谓导购系统，就是一种根据消费者的需求、偏好、个人资料及历史消费行为，为消费者提供决策建议的软件系统，如推荐他们想要的商品或从哪里获得想要的商品。传统电子商务导购服务，或是基于消费者历史数据来抽取和推荐他们共同偏好的商品如热销商品推荐等，或是根据企业促销意图将其主打产品推送给顾客，如新品推荐、特价推荐等，能够为顾客提供较好的决策支持服务。个性化导购系统的兴起能够很好地解决传统导购系统所带来的问题，它基于消费者个性化特征和需求，依托知识发现、内容过滤、交互式推荐等技术，在合适的场景、合适的时机、通过合适的渠道，把合适的内容，推荐给合适的用户，为消费者提供个性化的购物体验。在个性化导购系统中，消费者不再是被动的信息或网页浏览者，而是主动参与者。

（二）数据产品服务在大数据背景下，数据成为资产，所有电商企业都想获得并充分了解它们在运营中所获得的消费者的信息数据，但往往由于技术等原因无法对大数据进行分析、挖掘，因此对于具有平台以及技术等优势的电商企业可以利用这样优势，将获得的海量数据进行产品化的包装营销给需要的企业，从而开辟出一种新的电子商务服务模式。如淘宝为卖家提供的各类数据优化工具，可以为消费者提供的各类优化工具等。由于大数据背景下企业对数据有更深层次的需求，因此搭建数据构建需要与销售之间的桥梁，将为产生数据服务型的电子商务新模式。

（三）垂直细分领域服务目前，淘宝、京东、亚马逊等占据了国内的绝大部分电商市场份额。中小规模电商企业崛起难度很大。因此，在大数据时代下，把握每一个垂直细分领域，然后做得更精更专，这样才能赢得自己的一席之地。而且行为垂直细分类的电商平台规模较小、成本较低，能更好地挖掘分析消费者的信息数据，从而能更专注于专业特定的客户群体提供专业的产品和服务，更能了解产业链上客户的需求，也能容易完善自身的服务。例如，在服装领域，“麦包包”等与生产厂家等上下游企业共建产业链，实现零库存和短周转率，降低了运营成本，极大提高了生产效率，打造成箱包垂直领域知名的线上品牌。

四、结语